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Oct 13 · Tuesday
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About this collection Collection in progress We are building a large AI safety paper collection to help researchers find work related to their interests. Papers are collected automatically andfiltered only for relevance to AI safety , without judging quality, novelty or reading value. The default “Annotated first” shows papers with tags or published paper analyses first. Each group is ordered by original publication date, newest first, with undated papers last. “Newest first” uses publication dates only. This order is not a quality ranking.
One-line summaries, tags and paper analyses are prepared by AI from the papers. Language models may have systematic biases and produce hallucinations.We plan to carry out human annotation and review to reduce errors in this content.
提出闭环激活引导，在扩散语言模型去噪过程中注入定向偏见
Published Oct 5
Evaluated models LLaDA-8B-Instruct , Dream-v0-Instruct-7B , LLaDA-MoE-7B-A1B-Instruct Abstract 通过去噪中间概率反馈动态调节残差流转向，证明扩散语言模型在推理服务栈中存在闭环偏见注入脆弱性。
提出 TRACER，从权重差识别扩散模型被擦除概念
Published Oct 5
Evaluated models Stable Diffusion v1.5 , Stable Diffusion 3 , FLUX.1 and others5 Abstract TRACER 用权重足迹识别未披露擦除概念并估计个数，作者称数秒内完成且准确率高于对照。TRACER 针对的是遗忘扩散模型上的目标识别：提供者从公开基座 W 用已发表方法擦掉未知集合 S⋆，只发布 W′。攻击者还有假定包含这些概念的词表，但不知擦了谁、擦了几个、用了什么算法。
衡量分裂学习中梯度相对激活对客户文本重建的额外贡献
Published Oct 3
Evaluated models GPT-2 (openai-community/gpt2, 124M) , Qwen3-0.6B Abstract 激活已恢复大部分 token。这篇工作测量 split learning 分裂点上的文本泄漏：激活单独能恢复多少，训练回传的梯度再增加多少，以及按 token 还是按整篇计分会不会改写结论。
提出 UNTAG，绕过开源权重模型的 trigger-tag 滥用检测
Published Oct 2
Evaluated models Llama2 (7B) , Llama3 (8B) , Qwen2.5 (7B) Abstract 作者用 UNTAG 评估 trigger-tag，认为其不能充当开放权重滥用检测的主要边界。UNTAG 是针对开放权重 LLM 上条件滥用检测 trigger-tag 的统一攻击评估：信号可以在解码期注入，也可以写进权重，但攻击者若能改输出或改已发布权重，检测可以失效。
提出 ReGap，用自生成伪监督微调恢复模型中的隐私关联
Published Oct 1
Evaluated models GPT-2 Small , GPT-2 Medium , GPT-2 Large and others6 Abstract 提出无真实私有监督的恢复攻击 ReGap，实验显示微调可通过自生成数据唤醒模型潜在隐私关联，突显后适应隐私风险。
提出核化激活引导 KAS，在推理时自适应转向激活以诱导越狱
Published Oct 1
Evaluated models Qwen2.5-7B-Instruct , Gemma-2-9B-IT , Llama-3.1-8B-Instruct and others4 Abstract KAS 用核梯度做局部自适应转向，并在线性核下恢复 DiM。Kernelized Activation Steering（KAS） 把推理时的激活转向写成核空间中的优化，使更新随当前激活相对源、目标参考集的位置而变化。
提出只训练或篡改多智能体潜在通信链路来提高有害遵从
Published Sep 30
Evaluated models Llama-3.2-3B-Instruct , Qwen2.5-3B-Instruct , Gemma-3-1B-IT and others7 Abstract 潜在链路本身即可改变冻结智能体系统的安全，奖励既能攻击也能修复。学习得到的潜在通信链路会改变由冻结、对齐智能体组成的系统是否遵从有害请求。 。作者研究三种拓扑：双智能体、三级顺序协作，以及双专家加汇总。
提出跨架构攻击 CSR，用概念分数参数重学习恢复文生图被擦除概念
Published Sep 27
Evaluated models FLUX.1-dev , Stable Diffusion-v1.4 提出 Collapse，从端侧混淆暴露视图抽取高效用替代模型
Published Sep 9
Evaluated models BERT-Base , ViT-Base , Qwen2.5-0.5B and others4 Abstract Oprior 是四原语复合的安全边界，Collapse 利用列方向泄漏抽取替代模型，Oext 只被同一攻击评测。这篇工作用代数原语统一若干 TEE 卸载混淆，给出该族的典范边界，再说明该边界挡不住一种分阶段模型抽取。 。
揭示拆分训练返回梯度以零支撑暴露诱饵行并泄露训练内容
Published Sep 4
Evaluated models Qwen3-0.6B , 35B-A3B Abstract 论文揭示拆分训练中反向梯度零支撑完全暴露诱饵行，联合视图突破门控，裁剪加噪可有效缓解。这是一项关于双节点大语言模型拆分训练系统的系统安全案例研究，揭示了评估工具遗漏反向信道所导致的静默隐私失效。
提出参考嫁接，在推理阶段用激活干预诱导沙袋隐藏能力
Published Aug 30
Evaluated models Qwen2.5-1.5B , Qwen2.5-3B , Qwen2.5-14B and others15 Abstract 提出参考嫁接在推理阶段以低成本匹配微调诱导效果，揭示隐瞒表征重叠与阈值门控机制。
提出 SN-Guided Diffusion，利用安全神经元实现离线越狱
Published Aug 8
Evaluated models Qwen2.5-7B-Instruct , LLaDA-8B-Instruct , Dream-Instruct-7B and others15 Abstract 论文揭示了扩散语言模型对自回归安全神经元的继承性，并提出纯离线黑盒越狱框架 SN-Guided Diffusion。论文系统评估了扩散大语言模型（DLLM）在安全对齐中的双重角色——既作为白盒攻击目标，又作为黑盒越狱生成的对抗工具。
提出单神经元激活干预，抑制拒答神经元或放大概念神经元以绕过安全对齐
Published May 9
Evaluated models Qwen3-1.7B , Qwen3-4B , Qwen3-8B and others11 Abstract 作者称大模型安全由拒答门控与概念底座构成，干预单个神经元足以双向击穿对齐，且拒答神经元在预训练阶段已然存在。
提出 HMNS，通过注意力头掩码与零空间注入实现机制级越狱
Published Apr 12
Evaluated models LLaMA-2-7B-Chat , Phi-3-Medium-4K-Instruct , LLaMA-3.1-70B and others6 Propose the Amnesia activation-guided attack to bypass model safety refusal during inference
Published Mar 10
Evaluated models Llama-2-7B-Chat , Llama-3-8B-Instruct , Qwen-7B-Chat Propose PCA-OT representation-layer refusal ablation, rewriting activations at inference time to bypass refusals
Published Mar 5
Evaluated models Llama-2-7b-chat-hf , Llama-2-13b-chat-hf , Llama-3.1-8B-Instruct and others6 Proposes CFA2, using SAE to locate defense directions and orthogonalizing output weights to achieve jailbreak
Published Feb 5
Evaluated models Llama 3.1 8B Instruct , Llama2 7B Chat , Mistral 7B Instruct and others4 提出 AttenMIA，用注意力信号做白盒成员推断
Published Jan 26
Evaluated models LLaMA-13B , LLaMA-30B , Pythia-6.9B and others12 Abstract AttenMIA 用白盒注意力做成员推断，作者称在低假阳性下优于输出类基线。AttenMIA 是面向开源权重 LLM 的白盒、reference-free 成员推断：读内部注意力，而不是只看输出置信度，判断样本是否在训练集中。
提出 GOSV，全局优化定位安全注意力头并在推理时重贴激活越狱
Published Jan 22
Evaluated models Llama-2-7b-chat , Llama-3.1-8B-Instruct , Qwen2.5-7B-Instruct and others4 提出面向渗出的权重压缩，评估推理服务器权重窃取可行性
Published Jan 4
Evaluated models Qwen2-1.5B , Qwen2-7B , Qwen2.5-1.5B and others8 Abstract 作者用残差量化加微调压缩权重，并称法医水印便宜且微调后仍可解码。这篇工作把 LLM 权重渗出看成 APT：攻击者已有未加密权重，但必须把完整权重藏进推理 API 的合法输出。作者认为可压缩性是被忽略的因素，因为推理量化要求解压后仍能低开销前向，而偷权重的人可以接受事后微调。